数字医疗建设这几年，医药领域的智能化变革总是落后其他领域半个身位。毕竟，医药领域本身高筑的专业知识壁垒，使得IT行业无法轻易融入药物相关的数字化转型。
但伴随近年来AI、大数据等技术的发展，将智能化技术用于新药研发已是大势所趋。新形势下的互联网公司逐渐发现，自身拥有充分的能力，能为药物研发提供新颖前沿的数字化工具。
腾讯是最早投身于AI新药研发（AIDD）的互联网企业之一。年7月，腾讯公司在世界互联网大会上发布其首个AI驱动的药物发现平台“云深智药（iDrug）”，能够覆盖临床前新药研发全部流程的五大模块。
与此同时，腾讯也在医药的数字化营销方面探索“工具的艺术”。学术化营销前所未有的变革时期，拥有扎实的技术积累和行业深耕的腾讯将其能力延伸至医药数字化营销，帮助推动这一领域的全面革新。
数年的成果一并出现在了今年的“T－Inspire暨腾讯健康智慧医药开放日”上。大厂下场，到底能够做出怎样的AIDD与数字化营销？
用AI赋能临床前的
所有制药流程
“云深智药”是腾讯发布的首个AI驱动的药物发现平台，其名取自“只在此山中，云深不知处”，有在巨大未知的化学空间中寻觅之意。实际上，“云深智药”拥有腾讯多个团队在前沿算法、数据库优化以及计算资源上优势的平台进行支持，要做的是将其现有能力与药物研发需求的深度结合，推动创新药物研发行业的跃进。
“国内做AIDD的企业很多，我们进入这个赛道，自然会做一些不一样的东西。”腾讯健康AIDD技术负责人刘伟在会上表示，“腾讯的优势首先在于深度图学习方面的长期积累和算法创新，其次是超大算力、大数据能力，最后是跨学科能力的结合。这些优势合在一起，我们能够用AI赋能药物临床前研究的所有步骤，形成一体化端到端的AIDD服务。”
腾讯健康AIDD技术负责人刘伟
具体来说，腾讯AIDD的能力可划分为四个部分，第一能力源于其“AI+量子化学”应用结合能力。药企过去依赖计算化学的手段进行药物开发，但这种方式很难平衡体系大小与计算量之间的关系，要么算的体系特别小，要么算的体系特别精准，没办法在体系较大的情况下保证精确度。
这一矛盾的存在使得传统方法不能应用于解决复杂的溶液、蛋白质等问题。为了满足大体系计算下的高精度，“云深智药”尝试使用AI+量子力学的方式，大幅度减少量子化学的计算量，同时得到一个比低计算量的计算化学更为精准的结果。凭借腾讯的算力优势，云深智药基本上把所有的类药分子都做了高精度的量化计算。
深度图学习是腾讯AIDD的第二大能力。腾讯将这一能力用在分子结构的预测方面，“云深”平台开发的全新算法框架tFold已在国际公认的权威测试平台CAMEO上证明其创新价值和有效性，连续数月保持周度冠军。在基于图学习的分子生成上，利用骨架跃迁分子生成算法发现nM级先导化合物。在骨架不变的情况下，用户可以指定保留的结构部分，并在可变的部分进行迭代，最终实现在保证原有药物分子或先导化合物活性的基础上，突破原有分子专利的保护或者改变分子的ADMET性质。
“云深智药”的ADMET预测模型同样能够体现深度图学习优势的重要性。刘伟在会上表示：“我们与药企达成的ADMET预测方面合作中，将‘云深智药’的预测功能与内部数据优化结合，可以实现超过30%的效果提升，形成测试、反馈、模型迭代的正向循环。目前，AMDET预测模型已经很好地用于小分子药物化学成药性优化的研究中，大部分属性上的预测结果能达到90%以上的相关性。”
最后是大数据下模型的泛化性验证，很多公司在AIDD应用中常常会遇到这样一个问题：在A靶点上做了一个AI算法，能够很好地预测A靶点相关的分子，但若将其用到B靶点上，最终得到的结果存在较大差距，甚至完全不可以。
为了解决这个问题，“云深智药”做了一个分布外研究框架DrugOOD，在框架下对现有的数据库进行了分门别类，划分了非常多的实际场景，并利用AI评分体系评价AI在不同靶点之间生成结果的可靠性，在后续研究中及早发现模型与靶点不适配的问题，优化研发效率。
目前，“云深智药”平台已与多家药企达成合作，模型预测精度在多项实际研发场景的湿试验中得到验证；基于药物筛选云服务的超强算力，使筛选速度和筛选的化学结构空间获得数量级提升。未来，通过提供先进的AI制药算法、云计算超强算力以及行业顶尖的算法专家服务，平台将进一步深化产业合作，与医药企业通过干湿实验室结合的模式，共同推动药物研发进程。
NGES——打造药企与医生
深度沟通的数字平台
随着移动互联网在医药领域加深渗透，叠加疫情、合规管控影响，面向医生的学术推广正迎来重塑。对于药械企业而言，如何与信赖的数字平台建立合作，将部分学术推广转移至线上，已成为能否实现卓越运营的关键。
“之前触达医生，有的通过药代进行拜访，有的通过线上线下的会议建立联系。无论哪种方式，药企和医生最终都会通过
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